Agent Skills Hub

tool-design

用于设计代理工具的专业框架，优化工具描述、执行基于合约的 API，并实施架构精简以提高 AI 代理工具选择的准确性。

conversion-psychology

视频与赞助内容的转换心理学。运用情绪触发、社会认同、稀缺性与说服原则，优化脚本并提升观众互动与转化率。

metacognition

通过结构化的自我评估检查点，确保 AI 在任务执行前、中、后的方案验证与风险管控，提升程序开发质量。

deep-reading-analyst

深度阅读与分析框架，运用 SCQA、第一性原理、系统思考等 10 种以上思维模型，协助您拆解复杂文章与学术报告。

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分析代码库并使用企业级托管脚手架生成基于证据的 Loa 工件，实现结构化的现实映射。

customer-research

客户问题与调查研究工具，提供多来源信息整合、事件追踪、账户历史记录查询，并包含来源标注与信赖度评分。

mcp-research

使用 MCP 工具获取最新的技术资讯，针对函数库、API、SDK 及技术生态系统提供经过验证的指导。

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规划与执行 SaaS 产品发布、功能公告与上市 (GTM) 策略，并利用 ORB 框架确保发布取得成功。

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llmemory 文档存储与搜索入门：涵盖安装、pgvector 数据库配置、文档导入、混合/语义检索，以及构建具备多租户支持的 RAG 系统。

rag-engineer

架构与优化生产级别的 RAG 系统。精通嵌入模型、向量数据库、分块策略及检索管线，提升 LLM 应用的精确度。

batch-coordinator

验证并协调批次学习指南操作，通过强制执行模板兼容性、文件可用性及仅限来源政策，在代理程序执行前防止错误。

ai-llm-patterns

Anthropic Claude 集成模式：流式传输、基于 pgvector 的 RAG、工具调用、模型选择（Haiku/Sonnet/Opus）、提示词缓存及 AI 工程成本管理。